Andrej Karpathy hizo agrupación de t-SNF en el contenido (histograma de palabras) de los artículos de CVPR 2015. Los resultados se presentan con una interfaz de usuario muy agradable a continuación, y es divertido alternar estos temas individualmente o en múltiples y escanear a través de los documentos enumerados.
Documentos aceptados de CVPR 2015
En general, el aprendizaje profundo parece ser el tema más candente en este momento: principalmente aplicando arquitecturas exitosas de CNN o cada vez más RNN al problema X (detección de objetos, reconocimiento de acciones, segmentación), modificando arquitecturas exitosas para lograr algún fin como acelerar las cosas y combinando CNN / RNN con maquinaria existente como CRF. Del mismo modo, el trabajo en maquinaria que permite que las CNN se apliquen a ciertos problemas también es bastante ardiente, como los detectores de objetos rápidos y precisos que indican qué cuadro de límite es probable que tenga un objeto, para que pueda ser evaluado por un (mucho más lento ) CNN.
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